## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Vol. 8 No. 2 Agustus 2022

## Penilaian Kinerja Akurasi Metode Klasifikasi dalam Dataset Penerimaan Mahasiswa Baru Universitas XYZ
Indra Griha Tofik Isa #1 , Febie Elfaladonna #2
# Jurusan Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Sriwijaya Jl. Srijaya Negara, Palembang, Indonesia
1 indra_isa_mi@polsri.ac.id
2 febie_elfaladonna_mi@polsri.ac.id
Abstrak— Universitas XYZ merupakan salah satu Perguruan Tinggi  yang  berlokasi  di  Kota  Palembang  yang  melakukan kegiatan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  untuk menjaring calon mahasiswa. Data PMB dari tahun ke tahun belum  digunakan  secara  optimal  dalam  menghasilkan pengetahuan yang memberikan nilai manfaat bagi pengguna, sehingga diperlukan sebuah pemodelan data yang efisien dan tepat untuk menghasilkan akurasi data yang baik. Penelitian yang  dilakukan  bertujuan  untuk  menilai  kinerja  akurasi pemodelan  yang  terdapat  dalam  metode  klasifikasi  yang meliputi  pemodelan  k-NN,  Decision  Tree  Classifier,  Naive Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan AdaBoost  terhadap  fitur  dalam  dataset  Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) yang digunakan untuk memprediksi preferensi  pemilihan  program  studi.  26  Fitur  dalam  dataset diamati  hingga  menghasilkan  6  fitur  yang  memiliki  nilai korelasi yang tinggi untuk dilibatkan dalam penilaian kinerja akurasi,  yang  meliputi  ‘Jurusan  Sekolah’,  ‘Penghasilan’, ‘Tahun Masuk’,  ‘Tahun  Lulus’,  ‘Tipe  Sekolah’ dan  ‘Status Sekolah’ dengan data  record sebanyak 2.704 data. Tahapan dilakukan  menggunakan  Data  Life  Cycle  yang  meliputi:  (1) Business Understanding yang terdiri dari Penentuan Masalah, Tujuan Proyek, Solusi dari Perspektif Bisnis, dan Instrumen Pengukuran  Keberhasilan;  (2)  Data  Understanding  dengan penelaahan  data;  (3)  Data  Preparation;  (4)  Modeling;  (5) Evaluation. Hasil akhir menunjukkan bahwa k-NN classifier memiliki  persentasi  akurasi  tertinggi  sebesar  72.2%  dan direkomendasikan  dalam  pemodelan  preferensi  program studi  bagi  calon  mahasiswa  baru  di  Universitas  XYZ  Kota Palembang.
Kata  kunci — Data  Mining,  Klasifikasi,  Penerimaan Mahasiswa Baru,  Dataset PMB, Penilaian Akurasi

## I. P ENDAHULUAN
Perguruan Tinggi merupakan lembaga pendidikan yang menghasilkan sumber daya manusia berkualitas, kompetitif dan  siap  dalam  memenuhi  kebutuhan  tenaga  kerja  [1]. Seluruh  elemen  dalam  Perguruan  Tinggi  bersinergi  dari tahapan input , tahapan proses hingga tahapan output . Dari segi  input  diawali  dengan  perekrutan  mahasiswa  yang
diagendakan  dalam  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB) dimana  merupakan  kegiatan  rutin  tahunan  Perguruan Tinggi  dengan  tujuan  untuk  mencari  potensi  dari  calon mahasiswa  [2].  Universitas  XYZ  merupakan  salah  satu Perguruan Tinggi yang berlokasi di Kota Palembang yang melakukan  kegiatan  PMB  melalui  jalur  mandiri dan  jalur undangan.  Proses  PMB  di  Universitas  XYZ  dilakukan dengan  beberapa  tahapan,  yakni  tahapan  seleksi administrasi,  seleksi  tertulis  dengan  ujian  berbasis komputer,  seleksi  wawancara  hingga  penetapan  calon mahasiswa  menjadi  mahasiswa  baru.  Pendataan  PMB dilakukan dengan cara pengarsipan baik secara terkomputerisasi maupun bentuk fisik. Dari tahun ke tahun selama proses PMB, dokumen maupun data tersebut hanya digunakan sebagai laporan rutin tahunan unit PMB kepada Perguruan  Tinggi  dan  belum  dioptimalkan  sebagai  bahan untuk analisis data maupun parameter dalam menentukan kebijakan.  Padahal  dengan  banyaknya  data  PMB  yang dihasilkan  tersebut dapat digali  informasi  yang kemudian menjadi  pengetahuan  untuk  melihat  bagaimana  tren  dari pendaftar,  potensi  calon  mahasiswa,  dan  aspek  teknis lainnya.
Pemanfaatan  data-data  historis  dapat  menjadi  sebuah aset pengetahuan baru yang memiliki nilai guna bagi pihak terkait,  khususnya  untuk  menentukan  arah  kebijakan dengan melihat tren dan potensi yang tergali dari data [3]. Beberapa penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Saini Prianka  pada  tahun  2014  yang  dilatarbelakangi  bahwa tingginya  minat  pendaftar  pada  perguruan  tinggi  yang menyebabkan perguruan tinggi di India berkompetisi untuk melakukan  strategi  dalam  menarik  minat  pendaftar. Sementara dengan tingginya pendaftar tersebut berbanding lurus  dengan  data  pendaftaran  yang  besar  dan  kompleks. Sehingga  dalam  penelitian  ini  mengimplementasikan metode klasifikasi data mining dengan decision tree . Hasil akhir  berupa  strategi  pola  pemasaran  yang  disesuaikan dengan segmentasi dan karakteristik pendaftar [4]. Dalam penelitian  [5]  menyatakan  bahwa  data  mining  diperlukan
dalam manajemen perguruan tinggi yang terbagi ke dalam 3  aspek,  yakni  mahasiswa,  kanselir  akademik,  dan manajemen pendidikan. Khususnya dari aspek mahasiswa tidak  terbatas  pada  pendaftaran  mata  kuliah,  pembatalan mata  kuliah,  pengajuan  cuti  maupun  keuangan.  Dalam optimalisasi data  mining dapat  dilakukan  dengan membandingkan  beberapa  metode  yang  sejenis,  seperti pada  penelitian  [6]  dengan  pendekatan Educational  Data Mining (EDM)  dalam  memprediksi  kinerja  akademik mahasiswa  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  kualitas pendidikan  dan  menekan  tingkat drop  out (DO).  Analisis dilakukan pada 300 record data dengan metode klasifikasi melalui 6 komparasi algoritma, yakni C4.5, Simple CART, LADTree,  Naïve  Bayes,  Bayes  Net  with  ADTree, dan Random Forest . Hasil akhir menunjukkan Naive Bayes dan Random  Forest  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  algoritma  lainnya  dalam  kasus  tersebut. Yulia dan Santoso mengimplementasikan data mining pada 55 atribut dan 1665 record mahasiswa dengan melakukan klasterisasi  menggunakan K-Means ,  lalu  analisis  lanjutan dengan metode klasifikasi menggunakan decision tree dan naive  bayes .  Hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  algoritma decision  tree memiliki  nilai  kinerja  lebih  baik  dalam mengolah data uji dibandingkan dengan naive bayes dalam kasus  tersebut  [7]. Data  Mining merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  dalam  penggalian  data  dari sekumpulan  banyak  data  seperti  data  PMB  Universitas XYZ. Data  mining umumnya  diasosiasikan  dengan Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  dimana faktanya data mining menjadi bagian dari KDD tersebut [8]. Data  Mining memiliki  pengertian  yaitu  proses  untuk menemukan  pola  tertentu  dari  sekumpulan  atau  sejumlah data yang besar dan kompleks. Berbagai sumber data yang digunakan  dapat  berasal  dari  basis  data, data  warehouse, website ,  repositori  informasi  lainnya,  atau  data  yang diinput  [9].  Perkembangan  data  mining  yang  menyasar dunia  pendidikan  memunculkan  istilah  baru,  yakni Educational  Data  Mining (EDM).  EDM  merupakan kecabangan dari data mining yang mendalami tentang pola yang  dihasilkan  dalam  proses  pendidikan,  baik  tahapan input,  proses  pembelajaran  hingga  output.  Tujuan  dari EDM ini adalah bagaimana menerapkan pola yang cocok, termasuk  untuk  memetakan  potensi  yang  muncul  dalam PMB  [10].  Kualitas  dunia  pendidikan  perlu  ditingkatkan secara berkelanjutan dan EDM merupakan salah satu tool yang  dapat  digunakan  dalam  peningkatan  tersebut. Sehingga  top  level  management  Perguruan  Tinggi  dapat memanfaatkan  hasil  dari  eksperimen  data  mining  untuk memahami  tren  dan  perilaku  mahasiswa  yang  dapat mengarah pada desain strategi baru [11].
Beberapa  pemodelan  yang  digunakan  dalam  metode klasifikasi  antara  lain: Naive  Bayes,  kNN,  AdaBoost, Random  Forest,  Decision  Tree,  Neural  Network ,  dan sebagainya [12]. Metode klasifikasi dapat diterapkan untuk mengukur  analisis  sentimen  dalam  interaksi  antar  entitas [13]. Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk mengukur kinerja pemodelan/ algoritma yang terdapat dalam metode klasifikasi  yang  meliputi k-NN,  Decision  Tree  Classifier,
Naive  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine  (SVM) dan AdaBoost terhadap fitur dalam PMB yang digunakan untuk  memprediksi  preferensi  pemilihan  program  studi. Dari  analisis  tersebut  dihasilkan  algoritma  mana  yang memiliki nilai akurasi yang tinggi untuk diterapkan dalam pemetaan  PMB  Universitas  XYZ  dan  diharapkan  dapat menjadi salah satu rekomendasi strategi PMB Universitas XYZ dalam melihat potensi preferensi pemilihan program studi calon mahasiswa berdasarkan fitur-fitur yang diamati melalui data mining . Adapun ruang lingkup dari penelitian ini adalah (1) Fitur yang digunakan merupakan data yang terdapat  dalam  PMB  Universitas  XYZ;  (2)  Data  berasal dari  PMB  Universitas  XYZ  Periode  2018-2020;  (3) Tahapan  dalam data  life  cycle  terdiri  dari  Business Understanding,  Data  Understanding,  Data  Preparation, Modeling, dan  Evaluasi;  (4)  Evaluasi  dilakukan  dengan pengukuran  akurasi  kinerja  dari  pemodelan  yang diimplementasikan,  dan  (5) Tools yang  digunakan  adalah Jupyter  Notebook  (anaconda3)  dan  bahasa  pemrograman Python.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  dilakukan  dengan  pendekatan Data Life  Cycle yang  mengikuti  pola Business  Understanding, Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modeling,  dan Evaluation. Metode yang diamati adalah klasifikasi dengan pemodelan  k-NN,  Decision  Tree  Classifier,  Naive  Bayes Classifier, Support Vector Machine (SVM) dan AdaBoost. Fitur  yang  diamati  adalah  sejumlah  26  fitur,  yang  akan menghasilkan  beberapa  fitur  sehingga  menjadi  parameter dalam preferensi calon mahasiswa baru untuk menentukan pemilihan  program  studi.  Data record yang  diamati sebanyak  2704  data  yang  berasal  dari  data  PMB Universitas XYZ Palembang. Gambar 1 berikut merupakan bagan tahapan metode penelitian.
Gambar 1. Tahapan metode penelitian

## A. Business Understanding
Untuk  mengawali  proses data  mining ataupun data science diperlukan  pemahaman  bisnis  yang  berorientasi pada pencapaian hasil (business understanding). Terdapat aspek yang dilihat dalam tahapan business understanding , yakni (1)Penentuan Masalah; (2) Tujuan Proyek; (3) Solusi dari  Perspektif  Bisnis;  (4)  Instrumen  Pengukuran Keberhasilan [14].

## B. Data Understanding
Tahapan  lebih  lanjut  merupakan data  understanding atau  pemahaman  data.  Hal  yang  dilakukan  berupa pengambilan  serta  menelaah  data  dengan  tujuan  untuk mendapatkan gambaran utuh atas data-data yang diperoleh sebagai bahan solusi pemecahan masalah dari permasalahan  bisnis  [15].  Di  dalam  tahapan  sebelumnya (business understaning) memungkinkan terjadinya kesalahan  dalam  menentukan  formulasi  bisnis  sehingga menjadi tidak tepat sasaran. Oleh karenanya, tahapan data understanding memungkinkan  pengulangan  tahapan business  understanding untuk  memperbaiki  definisi  atau ruang  lingkup  permasalahan  bisnis  tersebut.    Pada penelitian  yang  dilakukan,  data  diambil  dari spreadsheet PMB  Universitas  XYZ  Kota  Palembang  periode  2018, 2019  dan  2020.  Jumlah record data  yang  diamati  adalah 2704 record dengan  26  fitur dan  1  kelas.  Tabel 1  berikut menunjukkan karakteristik dari fitur yang diamati:
TABEL I K ARAKTERISTIK F ITUR YANG D IAMATI No Fitur Tipe Data 1 ID Int64 2 Jenis Kelamin Object 3 Agama Object 4 Tempat Lahir Object 5 Provinsi Object 6 Kota Object 7 Anak Ke Int64 8 Jumlah Saudara Int64 9 Penghasilan Int64 10 Jenjang Object 11 Program Kuliah Object 12 Program Studi Object 13 Status Mahasiswa Object 14 Pembimbing Object 15 ID PA Object 16 Batas Studi Object 17 Tahun Masuk Int64 18 Jenis Sekolah Object 19 Nama Sekolah Object 20 Jurusan Sekolah Object 21 Nilai Unas Float64 22 Tahun Lulus Float64 23 Jenis Beasiswa Object 24 Kota Orangtua Int64 25 Tahun Terakhir KRS Object 26 IPK Object
Dalam tahapan ini, dilakukan uji korelasi pada 26 fitur tersebut sehingga dihasilkan beberapa fitur yang memiliki nilai  korelasi  tinggi  yang  akan  digunakan  pada  tahapan berikutnya.

## C. Data Preparation
Data  Preparation atau  dikenal  dengan pre-processing data merupakan proses transformasi untuk membersihkan data. Transformasi yang dilakukan dengan mengubah data mentah  menjadi  format  yang  dipahami  untuk  dianalisis sehingga memberikan informasi. Proses data preparation dilakukan dengan pembersihan, transformasi dan konsolidasi data[16]. Didalam penelitian ini dilakukan data preparation karena  beberapa  faktor,  antara  lain:  (1)  Data perlu  diformat  sesuai  dengan  kebutuhan  perangkat  lunak Jupyter  Notebook;  (2)  Data  mentah  cenderung  ‘kotor’, seperti  data  tidak  lengkap,  terdapat  nilai  yang  outlier, inkonsistensi  nilai  antar  atribut  terkait,  tertukar  antara kolom dan baris; (3) Dalam satu kolom yang sama terdapat banyak variabel.

## D. Modeling
Tahapan modeling merupakan  implementasi  algoritma dalam metode klasifikasi [17]. Dalam tahap ini dilakukan pembagian  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  digunakan untuk  mengembangkan  model  dan  data  uji  digunakan untuk mengukur kinerja dari model yang diimplementasikan.
Adapun
model yang diimplementasikan  untuk  dilihat  manakah  yang  memiliki kinerja  terbaik  dalam  penelitian  ini  yaitu k-Nearest Neighbor  (k-NN)  Classifier,  Decision  Tree  Classifier, Naive  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine  (SVM), dan Adaptive Boosting (AdaBoost). Gambar 2
menunjukkan tahapan dalam proses modeling :
Gambar 2. Tahapan modeling

## E. Evaluasi
Hasil implementasi metode klasifikasi dengan beberapa algoritma  pada  tahapan modeling dapat  dilihat  pada tahapan  evaluasi.  Tahapan  ini  dilakukan  pengukuran kinerja  dengan  mengukur  nilai  akurasi.  Dalam  evaluasi dapat  dilihat  apakah  model  atau  algoritma  yang diimplementasikan layak atau tidak untuk digunakan. Nilai Akurasi  didapatkan  dengan  membandingkan  jumlah prediksi  yang  tepat  terhadap  sejumlah  prediksi  yang dilakukan  dari  data  uji  kepada  data  latih.  Nilai  akurasi dinyatakan  dalam  bentuk  nilai  yang  telah  dikonversi  ke dalam persentasi [18].

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Business Understanding
Business  Understanding diterjemahkan  ke  dalam aspek awal yang mendefinisikan tujuan dan ruang lingkup domain  yang  dicermati,  meliputi  penentuan  masalah, tujuan proyek, solusi dan perspektif bisnis. Tabel 2 berikut
menunjukkan  secara  ringkas  dari  4  aspek  dalam business understanding :
TABEL II
A SPEK B USINESS U NDERSTANDING No Aspek Deskripsi 1 Penentuan Masalah a. PMB  merupakan  salah  satu bagian  vital  dalam  Perguruan Tinggi  khususnya  Universitas
XYZ Kota Palembang
b. Data PMB semakin banyak tiap tahun  dan  tidak  dimanfaatkan secara  optimal  sebagai  referensi strategi  bagi  PMB  Universitas
XYZ c. Diperlukan  pemanfaatan  data
PMB  melalui data  mining , sehingga  terjadi  optimalisasi data historis PMB tersebut.
d. Data  PMB  merupakan  data terstruktur  sehingga  diperlukan metode supervised learning
melalui klasifikasi.
e. Beberapa  metode  klasifikasi perlu  diuji  dan  dianalisis  untuk mengetahui efektifitas akurasi
2 Tujuan Proyek Pemanfaatan data PMB Universitas XYZ  Kota  Palembang  melalui pengukuran efektifitas akurasi beberapa  algoritma  dalam  metode klasifikasi untuk mengetahui preferensi  pemilihan  program  studi calon mahasiswa 3 Solusi dari Perspektif Bisnis Implementasi data mining pada data PMB Universitas XYZ Kota Palembang dengan metode klasifikasi untuk memberikan rekomendasi  preferensi  pemilihan program  studi  oleh  pendaftar  atau calon mahasiswa berdasarkan kelas tertentu 4 Instrumen Pengukuran Keberhasilan Terdapat model preferensi pemilihan  program  studi  yang memiliki  tingkat  akurasi  terbaik melalui pengukuran akurasi

## B. Data Understanding dan Data Preparation
Guna  memudahkan  analisis  data  maka  dilakukan penelaahan  dengan  melihat  keseluruhan  atribut  (yang selanjutnya  disebut  dengan  fitur)  yang  dimulai  dengan pembacaan  dataset  untuk  melihat  komposisi  26  fitur  data PMB  Universitas  XYZ.  Hasil  dari  pembacaan  data  dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
TABEL III K OMPOSISI 26 F ITUR DATA PMB U NIVERSITAS XYZ K OTA P ALEMBANG No ID Jenis Kelamin ... Tahun Masuk Jenis Sekolah Jurusan Sekolah 0 181 L ... 2018 SMK NEGERI IPA 1 182 L ... 2018 SMK NEGERI T.ELEKTRO NIKA 2 183 P ... 2018 SMU
NEGERI IPS
3 184 L ... 2018 SMU SWASTA IPA
4 185 L ... 2018 SMK NEGERI TEKNIK GAMBAR BANGUNAN 5 186 L ... 2018 SMU
NEGERI IPA 6 187 P ... 2018 SMU NEGERI IPA 7 188 P ... 2018 SMU
NEGERI IPA
8 189 L ... 2018 SMK
NEGERI TEKNIK KEN- DARAAN RINGAN 9 1810 L ... 2018 SMU NEGERI IPA
... ... ... ...
... ... ...
Dataset  pada  tabel  3  di  atas  berdasarkan  klasifikasi “Program  Studi”  terdapat  14  data record  unique yang terdiri  dari  :  (1)  Desain  Komunikasi  Visual;  (2)  Teknik Informatika;  (3)  Sistem  Informasi;  (4)  Manajemen Informatika;  (5)Arsitektur;  (6)  Survei  dan  Pemetaan;  (7) Perencanaan Wilayah dan Kota; (8) Ilmu Pemerintahan; (9) Manajemen;  (10)Akuntansi;  (11)  Keselamatan  dan Kesehatan  Kerja;  (12)  Pendidikan  Bahasa  Inggris;  (13) Sistem  Komputer;  (14)  Teknik  Sipil.  Selanjutnya  kelas “Program  Studi”  dilakukan  visualisasi  untuk  melihat jumlah  data  dari  masing-masing record  unique tersebut, dan didapatkan jumlah data tertinggi adalah “Manajemen” dengan  total  458  data  dan  data  terendah  adalah “Keselamatan  dan  Kesehatan  Kerja”  sejumlah  30  data seperti yang ditunjukkan pada gambar  3:
Hasil  visualisasi  grafik  pada  “Program  Studi”  dibuat dengan  grafik  batang.  Penyesuaian  skema  warna  sesuai dengan kategori rendah, sedang dan tinggi. Untuk kategori rendah berada pada range < 95 data, kategori sedang pada range 95 hingga 268 data, dan kategori tinggi pada range > 268 data seperti yang divisualisasikan pada gambar 4.

## Gambar 4. Visualisasi grafik “program studi”
Dari fitur yang ada, tidak seluruhnya dapat digunakan untuk implementasi pemodelan. Sehingga perlu dianalisis korelasi  yang  memiliki  nilai  keterhubungan  yang  tinggi dengan  kelas  “Program  Studi”.  Gambar  5  berikut memberikan  gambaran  korelasi  antar  fitur  dalam  dataset PMB Universitas XYZ Kota Palembang.
Gambar  5.  Hasil  korelasi  antar  fitur dataset PMB  Universitas  Kota Palembang
Gambar di atas hanya memperhitungkan korelasi untuk data  numerikal,  maka  diperlukan  perhitungan  korelasi untuk  data-data  yang  bersifat  teks  maupun  kategorikal seperti data Jurusan, Pekerjaan Orang Tua, Jenis Kelamin dan sebagainya sehingga dapat dilakukan analisis korelasi antara fitur-fitur tersebut. Pada tahapan berikutnya adalah membuat  pengkodean  dengan  angka  pada  fitur-fitur tersebut  sebagai  bahan  dalam  analisis  korelasi.  Setelah dilakukan  analisis  korelasi  terhadap  seluruh  fitur  yang terdapat  dalam dataset PMB  Universitas  XYZ  Kota Palembang,  nilai  skor  yang  tinggi  berada  pada nilai >0.7[19],  maka didapatkan 6 fitur yang memiliki nilai korelasi  yang  tinggi  terhadap  kelas  “Program  Studi” sebagaimana terdapat dalam tabel 4:
TABEL IV F ITUR DENGAN N ILAI > 0.7 No Nama Fitur Nilai Korelasi 1 Jurusan Sekolah 0.760 2 Penghasilan 0.713 3 Tahun Masuk 0.731 4 Tahun Lulus 0.716 5 Tipe Sekolah 0.743 6 Status Sekolah 0.701
Dari  hasil  seleksi  fitur  pada  dataset  tersebut  dilakukan pengecekan data  record untuk  melihat  apakah  terdapat outlayer atau missing  value [20].  Beberapa  data  record pada fitur dan kelas tersebut didapatkan missing value yang direpresentasikan  dengan  data  yang  bernilai  “nan”  pada fitur “Tahun Lulus”, “Tipe Sekolah”, “Status Sekolah” dan kelas “Program Studi”.
Karena  kelas  “Program  Studi”  menjadi  target  dalam klasifikasi  preferensi  pilihan  program  studi  pada dataset PMB Universitas XYZ Kota  Palembang, maka dilakukan perhitungan  data  untuk  melihat  sebaran  data  dari  kelas “Program Studi”.
Dari  hasil  sebaran  kelas  “Program  Studi”  didapatkan bahwa  data  tidak  seimbang,  dimana  pada  gambar  6  (kiri) menunjukkan data nilai yang jauh berbeda terutama antara kelas  “Program  Studi”  8,  3,  12,  14  dan  2  terhadap  kelas “Program  Studi”  9.  Sehingga  dilakukan  penyeimbangan data (Balancing) dengan  menggunakan library SMOTE yang bertujuan agar sebaran data merata dan meningkatkan kualitas  dalam  implementasi  pemodelan  yang  dilakukan pada tahap selanjutnya. Gambar 6  (kanan) merupakan hasil dari balancing data dengan data record yang merujuk pada kelas  “Program  Studi”  9  dengan  jumlah  data  458  di masing-masing kelas “Program Studi”.
Gambar 6. (kiri) Sebelum balancing data; (kanan) Setelah balancing data

## C. Implementasi Pemodelan Klasifikasi
Data  yang  sudah  dilakukan balancing selanjutnya dilakukan pembagian data latih dan data uji dengan bobot persentasi data latih sebesar 80% dan data uji sebesar 20%. Data yang dihasilkan dari hasil balancing kelas “Program Studi”  menghasilkan  sejumlah  7452  data,  lalu  dilakukan pembobotan  data  latih  dan  data  uji  yang  menghasilkan 5961  data  latih  dan  1491  data  uji.  Fitur  pada  data  latih disebut  dengan  “X_train”  dan  kelas  “Program  Studi” disebut  dengan  “y_train”,  sedangkan  fitur  pada  data  uji
disebut dengan “X_test” dan kelas “Program Studi” disebut dengan “y_test”.
Dari hasil pembobotan data latih dan data uji tersebut selanjutnya  dilakukan  implementasi  pemodelan  yang terdapat dalam metode klasifikasi. Dalam kasus penelitian ini  dilakukan  pengimplementasikan  pemodelan k-Nearest Neighbor  (k-NN)  Classifier,  Decision  Tree  Classifier, Naive  Bayes  Classifier,  Support  Vector  Machine,  dan Adaptive Boosting. Hasil implementasi pemodelan tersebut menghasilkan  nilai  akurasi,  dimana  dalam  nilai  akurasi dihasilkan  pemodelan  k-NN  yang  ditunjukkan  pada gambar 7 memiliki nilai 0.722:
Gambar 7. Pemodelan k-nearest neighbor (k-nn) classifier
Dalam  pemodelan Decision  Tree  Classifier pada gambar 12 dilakukan import module dengan “DecisionTreeClassifier”, atribut max_depth dengan nilai “None”  dan  min_samples_split  =  2  yang  menghasilkan nilai akurasi 0.334.
Gambar 8. Pemodelan k-nearest neighbor (k-nn) classifier
Pemodelan Naive  Bayes  Classifier diimplementasikan dengan  menggunakan naive_bayes.BernoulliNB()  dimana model  yang ditetapkan diwakili oleh vektor atribut biner yang  menunjukkan  data  yang  muncul  dan  tidak  muncul dalam  dokumen.  Gambar  9  adalah  hasil  dari  pemodelan Naive Bayes Bernoulli dimana menghasilkan nilai akurasi 0.607
Gambar 9. Pemodelan naive bayes classifier
Support  Vector  Machine (SVM)  diimplementasikan dengan nilai kernel = ‘rbf’ atau “radial basis function”; nilai
C = 1 yang merupakan parameter regularisasi SVM untuk seluruh  kernel;  dan  parameter  gamma  sebagai  indikator koefisien kernel untuk ‘rbf’ dan ‘poly’. Hasil nilai akurasi dari  SVM  pada  dataset  menghasilkan  nilai  0.617  pada gambar 10.
Gambar 10. Pemodelan support vector machine (SVM)
AdaBoost  merupakan  bagian  dari Boosting  Algorithm yang merupakan salah satu strategi dalam mentransformasikan model ‘lemah’ menjadi model ‘kuat’, selain  dari  2  pemodelan  atau  algoritma  lainnya  yakni Gradient  Tree  Boosting dan  XGBoost.  Implementasi AdaBoost dalam dataset menghasilkan nilai akurasi 0.624 seperti pada gambar 11.
Gambar 11. Pemodelan Adaptive Boosting (AdaBoost)

## D. Evaluasi
Pengukuran  kinerja  akurasi  dilakukan  untuk  melihat bagaimana kualitas dari algoritma dalam metode klasifikasi diimplementasikan  pada  kasus dataset PMB  Universitas XYZ  Kota  Palembang  dengan  fitur  “Jurusan  Sekolah”, “Penghasilan”,  “Tahun  Masuk”,  “Tahun  Lulus”,  “Tipe Sekolah”,  “Status  Sekolah”  dan  Kelas  “Program  Studi”. Dari  hasil  implementasi  tersebut  dalam  bobot  persentasi dihasilkan  algoritma  kNN  memiliki  nilai  tertinggi  yakni 72.2%  dan  algoritma Decision  Tree  Clasifier merupakan nilai  terendah,  dengan  persentasi  akurasi  sebesar  33.4%. Sedangkan  untuk  algoritma  lainnya,  yakni Naive  Bayes Classifier didapatkan  persentasi  60.7%, Support  Vector Machine (SVM)    sebesar  61.7%  dan Adaptive  Boosting (AdaBoost)  sebesar  62.4%.  Secara  lengkap  nilai  akurasi dan  persentasi  akurasi  dalam algoritma/  pemodelan  dapat dilihat pada tabel 5.
TABEL V
N ILAI A KURASI A LGORITMA / P EMODELAN

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penilaian  kinerja  algoritma  dalam  metode klasifikasi  pada  dataset  PMB  Universitas  XYZ  Kota Palembang didapatkan persentasi akurasi tertinggi dengan algoritma k-Nearest  Neighbor (k-NN) Classifier dengan persentasi  akurasi  sebesar  72.2%.  Sedangkan  persentasi akurasi  terendah  pada  algoritma Decision  Tree  Classifier dengan nilai 33.4%. Hasil persentasi akurasi menyimpulkan  bahwa  k-NN  dapat  direkomendasikan dalam pemodelan preferensi pemilihan program studi pada dataset PMB  Universitas  XYZ  Kota  Palembang  dengan mempertimbangkan fitur “Jurusan Sekolah”, “Penghasilan”,  “Tahun  Masuk”,  “Tahun  Lulus”,  “Tipe Sekolah”  dan  “Status  Sekolah”.  Dalam  pengembangan selanjutnya  guna  meningkatkan  persentasi  akurasi  perlu dilakukan parameter  tuning terhadap  algoritma  yang diimplementasikan,  juga  dilakukan  proses  evaluasi  yang lebih kompleks dengan menggunakan confusion matrix .
R EFERENSI
[1] S.  A.  Nulhaqim,  R.  D.  Heryady,  R.  Pancasilawan,  and  M. Fedryansyah,  “Peranan  Perguruan  Tinggi  Dalam  Meningkatkan Kualitas  Pendidikan  Di  Indonesia  Untuk  Menghadapi  Asean Community 2015,” Share Soc. Work J., vol. 6, no. 2, pp. 197–219, 2015.
[2] K. Law, T. Li, and S. Geng, “Student enrollment, motivation and learning  performance  in  a  blended  learning  environment:  The mediating  effects  of  social,  teaching,  and  cognitive  presence,” Comput.  Educ.,  vol.  136,  no.  September,  pp.  1–12,  2019,  doi: 10.1016/j.compedu.2019.02.021.
[3] D. Bukhari, “Data Science Curriculum: Current Scenario,” Int. J. Data Min. Knowl. Manag. Process, vol. 10, no. 3, pp. 1–13, 2020, doi: 10.5121/ijdkp.2020.10301.
[4] P. Saini, “Building a Classification Model for Enrollment in Higher Educational Courses using Data Mining Techniques,” ArXiv, vol. 1405, no. 3729, pp. 696–697, 2014, doi: 10.1021/ja01318a049.
[5] D.  A.  A.  AlHammadi and  M.  S.  Aksoy,  “Data Mining  in  Higher Education,” Period. Eng. Nat. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 1–4, 2013, doi: 10.21533/pen.v1i2.17.
[6] S.  Alturki  and  N.  Alturki,  “Using  Educational  Data  Mining  to Predict  Students’  Academic  Performance  for  Applying  Early Interventions,”  J.  Inf.  Technol.  Educ.  Innov.  Pract.,  vol.  20,  pp. 121–137, 2021. doi: 10.28945/4835
[7] L. W. Santoso and Yulia, “The Analysis of Student Performance Using Data Mining,” Adv. Intell. Syst. Comput., vol. 924, no. June, pp. 559–573, 2019, doi: 10.1007/978-981-13-6861-5_48.
[8] I. G. T. Isa, “Aplikasi Asesmen Calon Debitur menggunakan Naive Bayes di Koperasi Mitra Sejahtera SMK Negeri 1 Kota Sukabumi,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 31–39, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1013.
[9] I.  G.  T.  Isa  and  D.  Jhoansyah,  “Implementasi  Association  Rules Dalam  Menentukan  Posisi  Gerobak  (Studi  Kasus:  Foodcourt Universitas Muhammadiyah Sukabumi),” Inform. Mulawarman  J. Ilm.  Ilmu  Komput.,  vol.  13,  no.  2,  p.  65,  2019,  doi: 10.30872/jim.v13i2.1273.
[10] F. Marisa, “Educational Data Mining (Konsep dan Penerapan),” J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 91–93, 2013.
[11] C. Romero and S. Ventura, “Educational data mining: A review of the state of the art,” IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev., vol. 40, no. 6, pp. 601–618, 2010, doi: 10.1109/TSMCC.2010.2053532.
[12] C. C. Aggarwal, Data Classification Algorithms and Application. New York: CRC Press, 2015.
[13] M. K. Anam, B. N. Pikir, and M. B. Firdaus, “Penerapan Na ̈ıve Bayes  Classifier,  K-Nearest  Neighbor  (KNN)  dan  Decision  Tree untuk Menganalisis Sentimen pada Interaksi Netizen danPemeritah,”  MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa  Komput.,  vol.  21,  no.  1,  pp.  139–150,  2021,  doi: 10.30812/matrik.v21i1.1092.
[14] J.  Hurwitz  and  D. Kirsch,  Machine Learning  for  Dummies.  New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2018.
[15] M.  Brackett,  Data  Resource  Understanding.  Utilizing  the  Data Resource Data. New Jersey: Technics Publication, 2015.
[16] O.  Masmoudi,  M.  Jaoua,  A.  Jaoua,  and  S.  Yacout,  “Data Preparation in Machine Learning for Condition-based Maintenance,” J. Comput. Sci., vol. 17, no. 6, pp. 525–538, 2021, doi: 10.3844/JCSSP.2021.525.538.
[17] S. Suthaharan, Machine Learning Models and Algorithms for Big Data Classification. North Carolina: Springer, 2016.
[18] M.  Hossin,  “A  Review  on  Evaluation  Metrics  for  Data Classification  Evaluations,”  Int.  J.  Data  Min.  Knowl.  Manag. Process, vol. 5, no. 2, pp. 01–11, 2015, doi:
10.5121/ijdkp.2015.5201.
[19] P.  Schober  and  L.  A.  Schwarte,  “Correlation  Coefficients: Appropriate Use and Interpretation,” Anesth. Analg., vol. 126, no. 5, pp. 1763–1768, 2018, doi: 10.1213/ANE.0000000000002864.
[20] A.  Suad  A.  and  B.  Wesam  S.,  “Review  of  data  preprocessing techniques in data mining.pdf,” J. Eng. Appl. Sci., vol. 12, no. 16, pp. 4102–4107, 2017, doi: doi=jeasci.2017.4102.4107.
No Algoritma / Pemodelan Nilai Akurasi Persentasi Akurasi 1 k-Nearet  Neighbor  (k- NN) Classifier 0.722 72.2% 2 Decision Tree Classifier 0.334 33.4% 3 Naive Bayes Classifier 0.607 60.7% 4 Support Vector Machine 0.617 61.7% 5 Adaptive Boosting 0.624 62.4%